[혼공머신] 1주차 Chapter 01 ~ 02 미션 인증

#	진도	기본 미션	선택 미션
1주차 (1/2 ~ 1/7)	Chapter 01 ~ 02	코랩 실습 화면 캡처하기	Ch.02(02-1) 확인 문제 풀고, 풀이 과정 정리하기
2주차 (1/8 ~ 1/14)	Chapter 03	Ch.03(03-1) 2번 문제 출력 그래프 인증하기	모델 파라미터에 대해 설명하기
3주차 (1/15 ~ 1/21)	Chapter 04	Ch.04(04-1) 2번 문제 풀고, 풀이 과정 설명하기	Ch.04(04-2) 과대적합/과소적합 손코딩 코랩 화면 캡처하기
4주차 (1/22 ~ 1/28)	Chapter 05	교차 검증을 그림으로 설명하기	Ch.05(05-3) 앙상블 모델 손코딩 코랩 화면 인증하기
5주차 (1/29 ~ 2/4)	Chapter 06	k-평균 알고리즘 작동 방식 설명하기	Ch.06(06-3) 확인 문제 풀고, 풀이 과정 정리하기
6주차 (2/5 ~ 2/12)	Chapter 07	Ch.07(07-1) 확인 문제 풀고, 풀이 과정 정리하기	Ch.07(07-2) 확인 문제 풀고, 풀이 과정 정리하기

 

기본 미션

선택 미션

문제 1) 머신러닝 알고리즘의 한 종류로서 샘플의 입력과 타깃(정답)을 알고 있을 때 사용할 수 있는 학습 방법은 무엇인가요?

ㆍ 정답 : 지도 학습

ㆍ 풀이 : 지도 학습은 입력과 타깃을 모두 알 고 있을 때 사용하며 비지도 학습은 입력만 있을 때 사용하고, 강화학습은 알고리즘이 행동한 결과로 얻은 보상을 사용해 학습한다. 차원 축소는 비지도 학습의 하나로 데이터가 가지고 있는 특성의 개수를 줄인다.

 

문제 2) 훈련 세트와 테스트 세트가 잘못 만들어져 전체 데이터를 대표하지 못하는 현상을 무엇이라고 부르나요?

ㆍ 정답 : 샘플링 편향

ㆍ 풀이 : 훈련 세트나 테스트 세트가 잘못 샘플링되어 전체 데이터를 대표하지 못하는 현상이다.

 

문제 3) 사이킷런은 입력 데이터(배열)가 어떻게 구성되어 있을 것으로 기대하나요?

ㆍ 정답 : 행 : 샘플, 열 : 특성

ㆍ 풀이 : 사이킷런은 입력 데이터에서 샘플이 행에 위치하고 특성이 열에 놓여 있다고 기대한다.